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Sidhdharth Sikka
Sidhdharth Sikka
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神经算子学习避碰航天器集群轨迹 · 跟踪2个来源
研究人员开发了一种新颖的神经算子，可以为大型航天器集群规划无碰撞轨迹。该算子在单次前向传播中将航天器、目标和碎片分布映射到轨迹，在可扩展性和速度方面显著优于经典方法。它在少量航天器上进行训练，可以推广到多达 1000 个航天器的集群，其精度可与最优控制求解器相媲美，同时在拥挤的轨道上更好地规避威胁。
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为模块化航天器开发受生物启发的修复策略
研究人员开发了一种新颖的去中心化故障修复策略，用于模块化航天器，其灵感来源于生物伤口愈合。该方法利用局部的压力信号引导存活模块向受损区域移动，从而在没有全局信息或绝对定位的情况下实现自主修复。模拟表明，即使在严重损坏的条件下，该策略也能有效地将存活模块整合为一个连通的组件，适用于大规模模块化航天器。